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基于粒子进化的多粒子群优化算法
被引量：
22
1
作者
张文爱
刘丽芳
李孝荣
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第7期51-53,共3页
提出了一种基于粒子进化的多粒子群优化算法。该算法采用局部版的粒子群优化方法,多个粒子群彼此独立地搜索解空间,从而增强了全局搜索能力;利用重置进化粒子位置的方法使陷入局部值的粒子摆脱局部最小,从而有效地避免了"早熟"...
提出了一种基于粒子进化的多粒子群优化算法。该算法采用局部版的粒子群优化方法,多个粒子群彼此独立地搜索解空间,从而增强了全局搜索能力;利用重置进化粒子位置的方法使陷入局部值的粒子摆脱局部最小,从而有效地避免了"早熟"问题,提高了算法的稳定性。对3个测试函数进行了对比实验,结果表明该算法优于标准粒子群算法。
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关键词
粒子
群
算法
进化计算
群
集智能
局部版粒子群算法
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职称材料
题名
基于粒子进化的多粒子群优化算法
被引量：
22
1
作者
张文爱
刘丽芳
李孝荣
机构
太原理工大学信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第7期51-53,共3页
文摘
提出了一种基于粒子进化的多粒子群优化算法。该算法采用局部版的粒子群优化方法,多个粒子群彼此独立地搜索解空间,从而增强了全局搜索能力;利用重置进化粒子位置的方法使陷入局部值的粒子摆脱局部最小,从而有效地避免了"早熟"问题,提高了算法的稳定性。对3个测试函数进行了对比实验,结果表明该算法优于标准粒子群算法。
关键词
粒子
群
算法
进化计算
群
集智能
局部版粒子群算法
Keywords
Panicle Swarm Optimization（PSO）
evolutionary computation
swarm intelligence
location best version PSO
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粒子进化的多粒子群优化算法
张文爱
刘丽芳
李孝荣
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008
22
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职称材料
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